简介

文章介绍5个优质开源项目：高质量分类数据集平台、金融K线预测模型Kronos、本地实时语音转录工具WhisperLiveKit、智能体构建工具箱Youtu-Agent，以及获取更多项目的"逛逛GitHub"公众号。这些项目涵盖数据、金融、语音和AI助手领域，适合大模型开发者参考学习。

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一、高质量数据集整理

这个开源项目，从 11 年前就开始维护，现在已经获得 65K 的 Star 了。

它把整个互联网上开源的数据集都搜罗过来了，大部分都是主题明确、质量较高的公开数据集。

这个大合集最棒的地方在于它按主题分类。

无论是全球历史作物产量、人类基因组计划数据、金融经济、地理信息，还是社交媒体、交通出行，甚至游戏和体育统计，你都能找到对应的分类。

里面列出的数据集大多可以免费使用，有些需要额外授权的，也标注出来了。

开源地址：https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

二、解读 K 线图的开源模型

Kronos 是首个面向金融市场的解读 K 线图基础模型。由清华大学与微软亚洲研究院（MSRA）的研究团队联合开源。

开源地址：https://github.com/MeiGen-AI/InfiniteTalk

它分析股票、加密货币等资产的K线数据，包含开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量，预测未来价格走势。

模型训练数据覆盖全球 45+ 交易所，能适应金融数据特有的高波动性和噪声。

这个模型专为金融设计，与通用时序模型不同，Kronos 首创****两阶段处理框架：

• 智能分词器：将连续的K线数据转化为离散的「金融词汇」。
• 预测大模型：基于Transformer架构，从历史数据中学习规律，预测未来走势。

仅需 4 行代码 即可加载模型，输入历史 K 线数据后自动输出预测结果。

而且开源项目提供一个 Demo， 这是一个实时的 BTC/USDT 的预测仪表盘，根据这个开源模型的计算结果，来预测未来走势。

有点意思嗷。不知道准不准，明天看看。

三、实时语音转录

WhisperLiveKit 是一个完全在你自己电脑上运行的****实时语音转文字工具。

它不同于普通的录音转文字软件需要你录完再处理，它能一边听你说话，一边就把文字显示出来，几乎没有延迟，还能分清谁在说。

所有处理都在你自己的电脑上进行，你的语音数据不需要上传到任何云端服务器，隐私性更好。

开源地址：https://github.com/QuentinFuxa/WhisperLiveKit

它采用了2025年最新的语音技术（如 SimulStreaming ），专门解决实时转写时常见的断词、上下文丢失等问题，让结果更准确流畅。

而且它自带了一个简单的网页界面和一个后台服务。安装好后，启动服务，打开浏览器就能直接使用，不需要复杂的配置。

四、开源的 Agent 工具箱

Youtu-agent 可以帮助你轻松构建、运行和评估 Agent 的工具箱。

让它分析一份数据表格、从网上搜集资料写报告、或者帮你整理电脑里杂乱的文件，这些 Youtu-agent 都能做到。

开源地址：https://github.com/Tencent/Youtu-agent

为用户重命名并分类本地文件：

解析 CSV 文件并生成 HTML 报告

**收集海量信息以生成全面报告

它基于开源的大模型，如 DeepSeek-V3 系列来做出强大的智能体功能。

在一些公认的智能体能力测试上（如 WebWalkerQA 和 GAIA）取得了非常不错的成绩（70% 多的成功率），证明了开源模型也能胜任复杂任务。这避免了依赖昂贵或不开源模型（如 Claude 或 GPT）的成本和限制。**

五、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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